Página 3 - Software de aprendizaje profundo - Aplicaciones más populares - Estados Unidos

El software de aprendizaje profundo se refiere a una categoría de herramientas y marcos de software diseñados para facilitar la creación, capacitación e implementación de modelos de aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que implica el entrenamiento de redes neuronales artificiales con muchas capas (de ahí el término "profundo") para aprender representaciones de datos. El software de aprendizaje profundo normalmente proporciona funcionalidades como: * Diseño de arquitectura de redes neuronales: Herramientas para diseñar y personalizar la arquitectura de redes neuronales profundas, incluida la especificación del número de capas, los tipos de capas (por ejemplo, convolucionales, recurrentes) y las conexiones entre capas. * Preprocesamiento y aumento de datos: Utilidades para preparar y preprocesar datos de entrada para entrenar modelos de aprendizaje profundo, incluidas tareas como normalización, aumento de datos y extracción de características. * Entrenamiento y optimización de modelos: algoritmos y técnicas para entrenar modelos de aprendizaje profundo en grandes conjuntos de datos, incluidos algoritmos de optimización como el descenso de gradiente estocástico y métodos para manejar el sobreajuste, como la regularización y el abandono. * Evaluación y validación de modelos: herramientas para evaluar el rendimiento de modelos entrenados en conjuntos de datos de prueba y validación, incluidas métricas como exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1. * Implementación e inferencia: Instalaciones para implementar modelos entrenados de aprendizaje profundo en entornos de producción para inferencia sobre nuevos datos, a menudo a través de la integración con marcos y plataformas de desarrollo de software. Los marcos de software de aprendizaje profundo populares incluyen TensorFlow, PyTorch, Keras y Caffe. Estos marcos proporcionan API y abstracciones de alto nivel que facilitan a los desarrolladores e investigadores crear y experimentar con modelos de aprendizaje profundo sin tener que implementar todo desde cero.

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